基于BP神经网络带调压器直流发电机特性的辨识

为使坦克直流发电机的调压特性实验能够在计算机上仿真进行,节约教学实验成本,可利用神经网络对直流发电机的调压特性进行辨识,得到了比手工绘制精度更高的特性曲线.因此,调压特性的神经网络辨识法,有利于直流发电机特性实验教学.     

面向C4ISR系统的风险识别技术研究

分析了C4ISR系统的基本结构及其风险特性,针对目前C4ISR系统风险识别方法局限性大的问题,提出利用层次全息图技术分别从不同视角来透视风险来源,并根据C4ISR系统特性,将不同视角交错分析,观察所有可能的风险因子交互影响的关系. 该方法能够完整地发现系统开发中的风险检查点.     

基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别

采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性.     

一种改进的指纹图像局部方向场匹配方法

指纹方向场真实地反映了指纹图像中本质的纹理特征,包括了指纹的基本形状、结构和走势。定义了局部方向场图像的描述方法,可以根据纹理信息有效地描述并区分不同的细节点。在低质量指纹图像,特别是存在较严重非线性形变的指纹图像中,细节点方向属性不够可靠,使得以细节点对作为参考对齐局部方向场图像的方法效果不佳。提出一种改进的局部方向场图像对齐和匹配方法,能够明显改善局部对齐效果,提高局部匹配的准确性,从而更加有效地区分对应和不对应细节点。实验结果验证了提出方法的有效性。     

区域防入侵中振动目标威胁评估研究

在分析地振动目标信号特征的基础上,提出了振动目标的威胁属性参数;建立了目标威胁隶属度函数和威胁等级判决模型;运用层次分析法确定了各目标威胁参数的权值,构建了振动目标的威胁评估函数,并通过实例验证了评估结果的合理性和实用性。     

潜艇电力推进装置的动态模型辨识

将系统辨识的方法应用到潜艇电力推进系统的动态特性的分析中 ,辨识算法采用递推增广矩阵法(RELS) ,并采用变遗忘因子 ,以改善系统的跟踪性能 .研究对象为一模拟电力推进机组 ,在实验数据的基础上建立了该系统励磁控制下的动态模型 .     

系统辨识在建立舰船电力推进动态模型中的应用

舰船电力推进是一个复杂的船—机—电系统。对其动态特性的研究,利用现有的基于理论分析建立机理模型的方法,就会遇到分析过程繁杂、模型适用性差的实际困难。本文则利用系统辨识方法建立舰船电力推进系统的动态模型,通过一个具体的船模实验及辨识计算,确定模型的结构和参数。为了克服相关噪声的影响,参数估计中采用了增广矩阵法。并对模型从拟合程度和收敛性两方面进行了检验,结果表明,上述方法所得到的动态模型是适用的。     

随机控制系统大纯时滞辨识及结构辨识的偏差补偿算法

本文研究了已知噪声自相关函数时,线性SISO系统ARMAX模型的大纯时滞的辨识问题及结构与参数辨识的偏差补偿算法。本算法使得能够在很小的样本数及极低的信噪比下得到系统的结构参数。     

反坦克导弹的气动参数辨识

本文运用极大似然法进行激光驾束制导反坦克导弹气动参数的辨识。在辨识的迭代寻优过程中,采用变步长搜索提高辨识准度;在辨识算法的具体计算处理上,采用了模型分解法,大大减少了计算时间,保证了气动参数的辨识精度。同时给出辨识仿真验证结果.     

Toeplitz行列式的递推算法及其在系统辨识中的应用

本文将Toeplitz行列式的递推公式,应用于Toeplitz阵的秩的判定,因而就得到了在计算量方面具有明显优越性的系统定阶方法。本文还给出了几个应用实例。最后的模拟结果证明了此算法的可行性。